Матемаркетинг-2019

14.11.19

Начало конференции

100%

Онлайн

Наши спикеры и менторы

#Продуктовая аналитика

Илья Красинский

CEO Rick.ai

1. Кейсы и методология: как маркетологам и аналитикам считать эффективность кампаний с учётом юнит-экономики и сильнее влиять на показатели бизнеса

Закрытый

2. Юнит-экономика для продуктовых компаний как основа роста.

Закрытый

3. Мы переехали в Power BI.

Закрытый

4. Бизнес-смысл метрик и их значение на примере email-маркетинга.

Закрытый

5. Как понять женщину или маркетинговая BI

Закрытый

6. Как сделать ML-сервис для обслуживания сотен тысяч клиентов.

Закрытый

7. Подписки без боли.

Закрытый

8. Как объединить и анализировать данные между маркетинговыми приложениями.

Закрытый

9. A/B-тестирование: как сделать так, чтобы оно заработало

Закрытый

10. Как быть с атрибуцией в мире где нет нормальной атрибуции.

Закрытый

11. Измерение ассоциаций с брендом с помощью платформы визуального выявления.

Закрытый

12. Машинное обучение и данные в маркетинге: результаты мета-анализа.

Закрытый

13. Парадоксы и когнитивные искажения. Как аналитику маневрировать в потоке данных

Закрытый

14. Применение методов машинного обучения в ранжировании товаров.

Закрытый

15. Как управлять СAC: как планировать бюджеты и считать расходы.

Закрытый

16. Предиктивная аналитика и атрибуция на основе BigQuery ML

Закрытый

17. Чему стоит научиться у застройщика – ТОП-10 вызовов при развитии аналитики

Закрытый

18. Data-driven маркетинг как часть аналитической культуры компании

Закрытый

19. Инфраструктура A/B-тестирования для централизации обработки результатов

Закрытый

20. Как валидировать и развивать метрики

Закрытый

21. Как ускорить сотни А/Б-тестов в десятки раз

Закрытый

22. Как увеличивать чувствительность метрик

Закрытый

23. Как делать полезные дашборды

Закрытый

24. Как на самом деле машинное обучение работает в direct-маркетинге.

Закрытый

25. Как рекламные агентства и рекламодатели обманывают друг друга.

Закрытый

26. Эффективная коммуникация аналитика и разработчика.

Закрытый

27. Нелинейная аналитика пользовательских взаимодействий

Закрытый

28. Региональный взгляд на маркетинговую и клиентскую аналитику.

Закрытый

29. Как перестать быть аналитиком и сделать свой бизнес.

Закрытый

30. Брендинг машин как вид наружной рекламы.

Закрытый

31. От инсайтов - к фабрике данных: основа клиентской аналитики

Закрытый

32. Итоги года работы Datalens

Закрытый

33. ML-based атрибуция по шагам.

Закрытый

34. Множественное тестирование в теории и на практике

Закрытый

35. Marketplace efficiency в Яндекс.Еде

Закрытый

36. Customer Journey Mapping с помощью цепей Маркова.

Закрытый

37. Предпосылки и последствия применения аналитики в игровой индустрии.

Закрытый

38. Психосегментация в маркетинге игр, машинное обучение в анализе траффика

Закрытый

39. Прогнозирование поведения людей для уменьшения рисков компании.

Закрытый

40. Важные аналитические метрики для гейм-дизайнера, как развивать LTV.

Закрытый

41. правление командой аналитиков в игровой студии.

Закрытый

42. Как начать маркетинг мобильных игр в APAC.

Закрытый

43. Ad Fraud Scheme Steals Millions from Advertisers - How to Deal With That?

Закрытый

44. Разработка собственной BI и применение прогнозной аналитики.

Закрытый

45. Привлечение пользователей за пределами Facebook и Google.

Закрытый

46. Interactive Ads: 5 вещей, которые мы усвоили на собственном горьком опыте.

Закрытый